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  • 思维进化算法

    2014-06-06 11:26:04
    mea的算法示例 matlab编写的程序 有个适应度子程序自己编写就行
  • 针对思维进化算法(MEA)群体多样性少,易陷入局部极值的问题,提出了能够学习并进行反思的思维进化算法,同时分析了该算法的机制。设计利用子群体的线性组合实现信息共享,通过适应度值的比较进行反思,运用进化历史最优值...
  • 该代码为matlab编码,利用思维进化算法优化BP神经网络的权值和阈值。
  • 与传统算法相比,进化算法的特点是群体搜索。进化算法已经被成功地应用于解决复杂 的组合优化问题、图像处理,人工智能、机器学习等领域。但是进化算法存在的问题...利用思维进化算法的基本思想对于神经网络进行优化。
  • 思维进化算法已有的收敛性分析均是在依概率收敛意义下考虑的, 而几乎处处收敛强于依概率收敛. 在详细分析思维进化算法趋同算子和异化算子转移概率的基础上, 利用种群最大适应度值函数描述思维进化算法的演化过程, 将...
  • 针对思维进化算法(MEA)群体多样性少,易陷入局部极值的问题,提出了能够学习并进行反思的思维进化算法,同时分析了该算法的机制。设计利用子群体的线性组合实现信息共享,通过适应度值的比较进行反思,运用进化历史...
  • 针对足球机器人比赛系统的实时性要求,采用了一种克隆思维进化算法对足球机器人比赛系统的高层策略系统进行优化。克隆思维进化算法集免疫机制与进化机制于一体,在发挥思维进化算法优势的基础上增加了克隆(复制)、克隆...
  • 预测免疫思维进化算法的研究,冯永杰,谢刚,为了满足实际工业过程控制高精度、快速响应的要求,结合预测函数控制算法的快速在线计算能力,设计了一种基于免疫思维进化算法
  • 针对广义预测控制(GPC)的滚动优化对受限控制量求解的复杂性,笔者提出一种基于差分型思维进化算法的受限广义预测控制方法(DMEAGPC)。用差分型思维进化算法处理带约束的非线性优化问题,以此作为滚动优化策略,求得最优...
  • 思维进化算法(MEC)用于变压器局部放电源"声-声"定位。实验结果表明,与基于标准遗传定位算法比较,基于思维进化方法的定位具有精度高、收敛速度快、避免早熟等特点,做到对放电源位置实时在线定位。
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  • 结合人工免疫系统的克隆选择机制,提出了一种基于免疫思维进化算法的PID参数整定方法,并在LabVIEW环境下实现了基于该方法的火电厂过热汽温串级控制系统的参数整定。仿真结果表明,基于免疫思维进化算法的过热汽温...
  • 思维进化算法应用于优化BP神经网络的初始权值和阈值
  • 基于Fisher准则的免疫思维进化算法的图像阈值寻优,张捷,谢刚,本文引入模式识别中的Fisher评价函数作为图像分割的准则函数,针对遗传算法在图像分割精度低及运行速度慢等方面的不足, 提出了基于Fis
  • 针对图像分割中的闺值选取问题,通过引入模式识别理论中的Fisher评价函数作为图像分割的准则函数,提出了基于Fisher准则的免疫思维进化算法进行图像分割。该算法克服了基本遗传算法无法i己忆每一代的进化信息、容易...
  • 群体智能是通过模拟自然界生物群体行为来实现人工智能的一种方法,它强调个体行为的简单性,群体的涌现特性,...通过4个测试函数的优化证明了算法的可行性和高效性.应用于自适应在线整定PID控制参数,获得了良好的控制效果.
  • 新型算法思维进化优化神经网络,并应用于机器人逆动力学建模中
  • 自动排考算法根据学生的选课记录,通过计算课程关系矩阵,保证考试课程无冲突,采用启发式搜索策略,能够求得考试总场次最少的可行解,若要进行连场考试,还能给出多个场次的最佳排列方案,实现连考人次最少的目标。...
  • 我只能说这类资源较少,新型算法思维进化对神经网络进行优化,并以实例解说
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  • 我已经在博客说了学seo研究算法是愚蠢的行为,但是很多人仍旧来问se的算法问题,其中最多的就是问TF-IDF算法,为了能够让大家加深对这个的问题的认知,我因此就深度解析下这个算法的一些问题。 第一点,TF-idf是...

    我已经在博客说了学seo研究算法是愚蠢的行为,但是很多人仍旧来问se的算法问题,其中最多的就是问TF-IDF算法,为了能够让大家加深对这个的问题的认知,我因此就深度解析下这个算法的一些问题。

    第一点,TF-idf是什么?
    TF和IDF是两个不同的概念,tf通过一个文档内词项的重复次数来表示这个词项在所有词项中的重要度,而另一个idf则是一个词在所有文档中出现次数表示这个词项的重要程度,出现的越多也就是常用词,由于主题性不强重复越多重要度越低。TF-IDF是一种统计方法,

    用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量

    或评级。

    这个百科的解释加上我自己的描述,不知道大家是否很清楚了?总之TF-IDF是通过一定统计意义来表示词项的重要度的。seo为何很关注他呢,因为他可能影响检索词和搜索词的相关性,进而影响排名。

    第二点,TF-IDF算法是解决什么的,能起到多大的作用?

    其实我们既然研究了这个算法,就不能不去了解这个算法是解决什么的,其实我刚才也说了,它主要解决的就是一个文档中词项权重的问题(很多人都知道这个算法影响排名,却不知道这个算法为何能影响排名的)。那么我们可以再问下,影响词项权重的因素有多少呢?目测大约也就5、6个吧(但是我们都知道几个呢?),TF-IDF在词项中占据什么地位呢?重要度或许可以排在第三位、第四位的样子(也不是最主要的因素嘛)。而且我一直说的,如果你真的要研究算法,就不仅要研究算法是什么,也要考虑下算法的特征和算法特征的处理,因为他们都影响最终的结果,比如这个TF-IDF的算法。

    第三点,TF-IDF的算法特征是什么

    这是人们很少关注的一点,算法的特征和算法特征的处理之所以重要,是因为凡是算法都会控制因素的影响,或者说进行平滑性处理。这个也不例外,很多人没有注意到这个影响,或者对这个有了过激的思想,那么就会对很多的seo细节耿耿于怀,却不得其解。想学会这点,我觉得那个谷歌的黑板报很多讲算法的时候都说到了,很多实际应用模型和理论模型大多都有一定的差距,这就是现实。

    第四点,TF-IDF算法再向上,问题的来源是什么,处于检索的什么地位?

    其实,我一直推荐的是跳出算法禁锢,放在更长远的看待这个问题,比如TF-IDF要解决的问题的根源是什么,这个问题可以在检索原理中处于什么样的一个地位,会不会随着时间而改变……。只要你向上思考,慢慢更多的seo浮出来,那个神马的TF-IDF也可以慢慢地放弃了。

    第五点,算法之外

    TF-IDF是用来研究词项权重的,早期用来进行相关性判断,但是也并不一定一成不变的,比如BM25算法在很多方面都比他更加具有优势。但是随着检索技术的进步,比如语义分析等技术的发展,这个算法也会被渐渐限制了起作用的范围和影响力。这也不能不说研究算法的悲剧。而且,我一直说的是,我们完全可以跳出这个范畴,从问题本身出发去思考问题,或者更深层的站在检索的角度观察这个问题的意义,观察解决这个问题可行性,观察结果和我们所想的差距……嘎嘎,不能再深入……
    PS:我最近一直四处飘,也在发力学些新东西,所以时间不是很充裕,你所看到的博客我几乎都是有所想法的时候,花费了大约30多分钟一气呵成的,难免有很多瑕疵,万勿见怪。我会继续更新seo思维进化论系列,里面虽然没有讲技术,但是我觉得还是有些东西值得seoer去思考下的,下面我也打算写一些seo入门的东西,希望能给一些新人有些帮助。我所做的一切,最主要的目的还是希望大家能冷静地看待seo,慢慢地回归正途。(未完待续)

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  • 本文内容为北大慕课课程的算法分析与设计的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来, 为了方便大家和自己查看,特将此上传到CSDN博文中, 源文件...

    本文内容为北大慕课课程的算法分析与设计的课程讲义, 将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记, 且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,

    为了方便大家和自己查看,特将此上传到CSDN博文中, 源文件已经上传到我的资源中,有需要的可以去看看,

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  • 优点:思维进化算法具有搜索全局寻优的能力,可有效的提高神经网络收敛速度和精度,提高故障诊断成功率,为弥补神经网络的不足创造了条件, 代码参数设置: popsize = 180; % 种群大小 bestsize = 3; % 优胜子种群...

    这是一篇科研论文的实证模仿求解,由于数据量不是很大,可能存在过拟合的情况,过拟合的处理就比较麻烦了,嘿嘿,我们暂时忽略这个,后期出一个专门处理过拟合与欠拟合处理,欢迎大家浏览,大家一起进步学习,*源码和源数据这我这里,需要可以留言。*

    一、数据的选择
    1.数据来源—-取值国泰安或者同花顺
    训练样本与检验样本的选取(检验样本需要包括10月30日数据)
    二、数据预处理
    在科学研究中,经常要将多变量样本提供的信息进行相关研究,但在许多情况下,各个变量之间不是独立的,它们之间存在或大或小的相关性。这不仅使研究变得复杂,还可能使研究结果不理想。在这一点上,我们需要一个减少变量个数的降维方法,不能使用盲目的主观的消除,主成分分析是分散的一组变量的数据,关注几个综合指标统计数据的探索性分析方法。利用降维的思想,多个变量为少数几个不相关的主成分,从而描述数据集的内部结构,所以都达到降维的目的,并可以在更大程度上保持数据完整性。
    1.主成分分析(分别对交易类指标和基本面指标进行降维再综合)
    主成分分析(principal component analysis)是1901年Pearson对非随机变量引入的,1933年Hotelling将此方法推广到随机向量的情形,主成分分析和聚类分析有很大的不同,它有严格的数学理论作基础。
    主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异,将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少,能解释大部分资料中的变异的几个新变量,即所谓主成分,并用以解释资料的综合性指标。所以,主成分分析实际上是一种很好降维方法。
    1.1输入向量的确定
    本文拟将19个交易指标和12个基本面指标运用SPSS做主成分分析,分析步骤和结果如下:
    (l)输入原始数据至SPSS,将其标准化。
    (2)将标准化后的数据做主成分分析,输出的部分结果如下表:

    表1.1 交易指标主成分分析表
    这里写图片描述

    表1.2 基本面指标主成分分析表
    这里写图片描述

    上表中第一列数据为各主成分对应的特征值,第三列为各主成分的累积方差贡献率。
    为保证原始数据的完整性,本文在选取主成分个数时不拘泥于特征值大于1和累积方差贡献率大于80%的一般准则。由此我们从交易指标数据中提取4个主成分,从基本面指标数据中提取7个主成分。

    A.碎石图

    表 19个交易指标碎石图
    这里写图片描述

    表 12个基本面指标碎石图
    这里写图片描述

    B.主成分系数表
    将以上数据带入SPSS中,将每一列的数据除以主成分相对应的特征值的平方根便可得到各主成分中每个指标所对应的系数。系数矩阵如表1.3:

    表1.3交易面指标主成分系数表
    这里写图片描述

    表1.4 因子得分
    这里写图片描述

    将表中每个指标所对应的系数与各指标相乘后求和即得到主成分月
    11个主成分的函数表达式。

    这里写图片描述

    上述式中表示原始变量经标准化后的数据,

    2.数据归一化处理
    归一化的方法是什么,公式,MATLAB的实现代码 本文采用的数据归一法为最大最小法,函数形式如下:
    这里写图片描述
    式中,xmin为序列中的最小数;xmax为序列中的最大数。
    在案例中,归一法函数采用Matlab自带函数mapminmax实现,其代码表达式为:
    %% 归一化
    % 训练集
    [Pn_train,inputps] = mapminmax(input_train);
    Pn_test = mapminmax(‘apply’,input_test,inputps);
    % 测试集
    [Tn_train,outputps] = mapminmax(output_train);
    Tn_test = mapminmax(‘apply’,output_test,outputps);
    三、训练过程与模型的确定
    1.隐含层数确定
    选取一个隐含层的原因:
    1989年,RoberHecht-Nielsen证明了对于任何闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐含层的BP网络来逼近。因而,一个3层的BP网络可以完成任意的n维的映射。只有学习不连续函数时才需要两个隐含层,故一般情况下最多需要两个隐含层。并且,为了更加与实际生活接轨,我们选取单隐含层,多一层网络复杂度会增加很多,运行时间加长,代码效率下降,当运用调试好的网络时候,达不到高效的目的,在保证预测精确度的前提下,选用单隐含层网络。

    2.误差与迭代次数设定
    初始设定 目标迭代次数10000,训练目标最小误差0.001
    3.隐含层节点数确定
    隐层节点数的确定是神经网络设计中非常重要的一个环节,一个具有无限隐层节点的两层BP网络可以实现任意从输入到输出的非线性映射。但对于有限个输入到输出的映射,并不需要无限个隐层节点,这就涉及到如何选择隐层节点数的问题,而这一问题的复杂性,使得至今为止尚未找到一个很好的解析式,隐层节点数往往根据前人设计所得的经验和自己进行试验来确定。一般认为,隐层节点数与求解问题的要求、输入输出单元数多少都有直接的关系。而且,隐层节点数过少,则无法产生足够的连接权组合数来满足若干样本的学习;隐层节点数过多,则学习以后网络的泛化能力变差。
    先根据隐含层公式求解出最有隐含层范围,先采用经验公式求出最佳隐含层的大致范围,然后,在保证网络结构,学习效率=0.1的前提下,每个隐含层训练6次求出每个隐含层下的网络性能,比较得到最优隐含层

    这里写图片描述

    表 不同隐含层数网络的性能
    这里写图片描述
    这里写图片描述

    从表中 通过比较每个隐含层的训练均方误差,训练误差百分比,测试均方误差及测试百分比误差这4个指标,综合考虑以后,选取最优隐含层数3
    4.学习率的确定
    在保证网络结构,隐含层节点数=3,初始权重及阀值相同的前提下不同学习率的表性能比较如下表:不同学习率的性能比较,(表)

    不同学习效率网络的性能
    这里写图片描述
    这里写图片描述

    从表中 通过比较每个学习效率的训练均方误差,训练误差百分比,测试均方误差及测试百分比误差这4个指标,综合考虑以后,选取最优学习率0.15
    5.节点转移函数的确定
    在保证网络结构,学习效率=0.15,隐含层节点数=3,初始权值及阀值相的 前提下不同转移函数的表性能比较如下

    表 不同转移函数对应的误差
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述

    从表中 通过比较每个学习效率的训练均方误差,训练误差百分比,测试均方误差及测试百分比误差这4个指标,综合考虑以后,选取最优节点转移函数purelin, purelin
    隐含层:函数表达式y=x、MATLAB代码purelin函数
    输出层:函数表达式y=x、MATLAB代码 purelin涵数

    6.训练函数的确定
    在网络的隐含层节点数为3,学习效率为0.15,初始权值阀值相同,节点转移函数为purelin ,purelin

    表 不同训练函数对应的误差
    这里写图片描述
    这里写图片描述

    从表 中 通过比较每个学习效率的训练均方误差,训练误差百分比,测试均方误差及测试百分比误差这4个指标,综合考虑以后,选取训练函数trainlm
    7算法改进
    取思维进化算法:(优点、权值调整过程、公式、有哪些参数,具体参数如何确定、)

    优点:思维进化算法具有搜索全局寻优的能力,可有效的提高神经网络收敛速度和精度,提高故障诊断成功率,为弥补神经网络的不足创造了条件,

    代码参数设置:
    popsize = 180; % 种群大小
    bestsize = 3; % 优胜子种群个数
    tempsize = 3; % 临时子种群个数
    SG = popsize / (bestsize+tempsize); % 子群体大小
    S1 = size(Pn_train,1); % 输入层神经元个数
    S2 = 3; % 隐含层神经元个数
    S3 = size(Tn_train,1); % 输出层神经元个数
    iter = 20; % 迭代次数

    趋同过程的图如下

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    从上面4个图,可以知道思维进化算法迭代了2次就终止了,优胜子种群相对应的种群得分都高于临时子种群的,满足了基本要求。

    思维进化算法产生的最优初始权值及阀值
    这里写图片描述

    四、实证结果分析与检验
    1.神经网络预测效果评价指标(误差与误差幅度取绝对值的平均值,)
    评价指标,采用误差百分比和误差的均方误差
    2.以上神经网络的预测结果(降维改进)(8月31日数据检验结果)
    图 网络结构
    这里写图片描述

    图 预测输出的值与期望输出
    这里写图片描述

    3.从图 可以看出网络预测效果良好,拟合精度高

    这里写图片描述

    网络训练误差图

    从图 经过3次迭代训练,验证数据集的误差达到0.001637,训练集的误差小于0.001637,测试集的误差为 0.001637<测试集的误差<0.01,他们3者的误差都接进目标误差0.001。网络精度特别高,表明网络训练很好。

    表 预测输出的值与实际值比较
    这里写图片描述

    4.采用10月30日数据检验的结果
    在10月30的数据用前面主成分方法分别对交易面指标和基本面指标降维以后得到的11个综合主成分,然后将他们分别输入到最优神经网络里面,随机选取13个样本来验证,结果如下图
    这里写图片描述

    从图 可以看见前面训练的最优网络非常适合,数据预测与实际值相差很小,能达到给人们购买股票的指导效果

    期望输出与期望输出、表
    期望 实际 绝对误差 相对误差
    这里写图片描述

    五、不同结果之间的比较:
    为了验证最优网络,分别作了余下4个网络,它们4个网络的期望输出都与最优网络的期望输出一样,网络结构都一样,预测结果如下
    1.无降维有改进的预测结果——预期降维结果好(图、表)

                   图 期望输出与预测输出的值
    

    这里写图片描述

    从图 可以看出网络预测效果良好,拟合精度高。

    表 期望输出与预测输出的值
    这里写图片描述

    2.降维无改进的预测结果——预期改进结果好(图、表)

    这里写图片描述

    图 期望输出与预测输出的值

    从图 可以看出网络预测效果良好,拟合精度高

    表 期望输出与预测输出的值

    期望 预测 绝对误差 相对误差
    35.5500 33.8565 1.6935 0.0476
    5.1600 7.3655 2.2055 0.4274
    7.8500 4.9707 2.8793 0.3668
    11.1500 11.9161 0.7661 0.0687
    24.2300 23.4318 0.7982 0.0329
    58.5000 61.1872 2.6872 0.0459
    17.6400 17.9737 0.3337 0.0189
    13.7500 10.3040 3.4460 0.2506
    13.0800 13.4535 0.3735 0.0286
    21.8200 22.4277 0.6077 0.0279
    10.0400 10.3238 0.2838 0.0283
    16.6700 16.6497 0.0203 0.0012
    8.0500 6.6511 1.3989 0.1738

    同上
    3.只考虑交易类指标的结果(需改进)——预期综合指标好(图、表)

    图 期望输出与预测输出的值
    这里写图片描述
    从图 可以看出网络预测效果良好,拟合精度高

    表 期望输出与预测输出的值比较

    期望 预测 绝对误差 相对误差
    35.5500 33.9627 1.5873 0.0446
    5.1600 4.7286 0.4314 0.0836
    7.8500 7.5361 0.3139 0.0400
    11.1500 12.0587 0.9087 0.0815
    24.2300 24.3671 0.1371 0.0057
    58.5000 59.3181 0.8181 0.0140
    17.6400 17.8031 0.1631 0.0092
    13.7500 10.6984 3.0516 0.2219
    13.0800 13.0473 0.0327 0.0025
    21.8200 22.0069 0.1869 0.0086
    10.0400 10.5395 0.4995 0.0498
    16.6700 16.5581 0.1119 0.0067
    8.0500 6.7125 1.3375 0.1662

    4.只考虑基本面类的指标的结果(需改进)——预期综合指标好(图、表)
    图 期望输出与预测输出的值
    这里写图片描述
    从图 可以看出网络预测效果太差。不宜采用基本面来训练网络。

    表 期望输出与预测输出的值比较
    期望 预测 绝对误差 相对误差
    35.5500 25.1393 10.4107 0.2928
    5.1600 7.0530 1.8930 0.3669
    7.8500 13.6198 5.7698 0.7350
    11.1500 19.0249 7.8749 0.7063
    24.2300 25.8150 1.5850 0.0654
    58.5000 19.7365 38.7635 0.6626
    17.6400 15.0662 2.5738 0.1459
    13.7500 27.7619 14.0119 1.0191
    13.0800 9.4915 3.5885 0.2744
    21.8200 18.5523 3.2677 0.1498
    10.0400 15.7382 5.6982 0.5675
    16.6700 18.3354 1.6654 0.0999
    8.0500 25.2275 17.1775 2.1339

    表 5个网络预测特性比较

    这里写图片描述

    从表可以得出 综合指标里面的PCA-BP-MEA组合方式的预测值均方误差 ,预测值百分比误差都是这5个网络里面最小的,表明网络预测效果最好,即是最优网络。
    也就是综合指标降维以后的预测效果是最好的。

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  • 计算机的思维进化

    千次阅读 2020-02-18 16:52:30
    计算机的思维。 假设想要计算这么一个方程,2x+6=20,我们学过这么年的义务教育,感觉很容易啊,就是2x=20-6,那就是x等于14÷2,即7。但是对于计算机来说,你要让他去学会怎么样解这样的方程式,不是那么容易,...

    计算机的思维。

    假设想要计算这么一个方程,2x+6=20,我们学过这么年的义务教育,感觉很容易啊,就是2x=20-6,那就是x等于14÷2,即7。但是对于计算机来说,你要让他去学会怎么样解这样的方程式,不是那么容易,计算机可能会有另外的算法,另外的办法来做这样的事情。也可以先假设,你现在也学过方程式,你看到这样的事你会怎么去想?怎么解决?

    一个想法是这样,能不能,我先试试看,如果x是1,那么2×1=2+6等于8,好吧不相等,然后在类推2.3.4.5.6,然后发现还不够.于是再试一下7,发现这个时候刚好相等了,是可以的。这种思维同样可以扩展到计算机上,因为对计算机来说呢,它就是凑一个数出来,找一个方法的一个一个的把所有的可能都放进去,从1数到7,发现7可以了就停了。但是如果这是数要数到7万,那计算7万次就显得速度比较慢了,所以为了让计算机能算得快,我们就会有各种各样的算法。比方说,我们举个例子对于这个方式来说,我们有一个比较简单的方案,不断的去判断求值的范围可能性,比如我们不是一上来就来试1,我们先上个5,2×5是10,10+6,小于20。说明我们要寻求的那个答案应该比我要来的大,那个接下来,我们可以在尝试5和10中间那个数,我们可以是7或者8,比如我们就试一下7,这边刚好就是20,于是,我们就得到答案了。这种方案这种方法叫做划分法,如2分法。我们在用计算机解决问题的,计算机毕竟这已经发展了70年了,也收集很多很多的计算方法,但其实对于各种实际的问题,我们依然会有各种更好的办法去计算它,去解决它。

    那一旦我们有了一个程序,这个程序写出来之后,计算机怎么能够去执行你的这个程序呢?我们前面已经看到你的程序写出来,是用一种类似于英文字母数字这样的东西,但是呢,计算机实际懂的语言是那种16进制都是数字的,那么在这两钟方式之间是有差异的,对吧?因此计算机要去执行你写的那个程序,他就需要一种转化的中间件,我们叫做解释/编译。就是说我们的计算需要有一个额外计算机的程序,它能够读懂你写的那个程序,讲我们写的代码编译成计算机能懂的16进制。

    编译程序他把你的程序翻译一下,变成计算机能懂的,于是你的程序被翻译过以后呢,你都不懂了,但是计算机能读懂了,然后他把这个计算机能读懂的程序留下来,也就是保存下来,以后,你的程序想要执行的时候,就不是拿你写的那个程序执行,而是拿他翻译过以后的那个程序去执行。

    这个解释是怎么回事啊?咱们写了一个程序是吧?程序写在一个文件里头,存在一个文件里完了以后呢,交给一个编译程序,程序他能读懂你的程序,可是呢,它不产生任何东西,但只是去做动作,他拿着你的程序就开始一条一条一条一条的走,走完以后呢,就做完了产生了计算结果。

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